视频教程【第13期】 | 5分钟了解TensorFlow的可视化工具包—Tensorboard

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编译 | AI科技大本营（rgznai100）

我们都有这样的认识，神经网络很多时候就像一个黑箱一样，里面是何种结构，如何训练，如何输出各层的网络参数以便于调试和优化网络，可能很难搞清楚。针对这些问题，TensorFlow推出了一个非常有用的可视化工具包——TensorBoard，它的作用就是将复杂的神经网络训练过程可视化，以便开发者可以更好地理解，调试并优化程序。

在今天的视频中，Siraj Raval 先在Python中写了一个简单的手写文字分类器，然后在Tensorboard中将其可视化。这个视频主要是展示Tensorboard作为数据可视化工具的用法，Siraj Raval 还使用了更复杂的手写字符的分类器，以期进一步展示Tensorboard的所有功能。

来跟着Siraj Raval一起开始吧……

代码链接：

https://github.com/llSourcell/Tensorboard_demo

程序员想转型AI却迟迟无法开始？也许你需要一种更加有趣的学习方式。

 

Siraj Raval是一位人工智能领域的编程高手，毕业于哥伦比亚大学，曾任职于 Twilio 和 Meetup。一年以来，他通过制作AI教程类短视频的方式在Youtube上积累了大量的粉丝，视频内容包含：如何搭建神经网络、聊天机器人、AI游戏、AI作曲家、递归神经网络、无人驾驶汽车等在内的大量实用的案例，更加令人钦佩的是，这些视频长度大多都在10分钟以内，实在是快速上手AI的一条捷径。

 

为了使更多的中国开发者看到这些有用的视频，AI科技大本营已经联系到Siraj Raval，并获得了翻译其系列视频的授权，我们将在每周一、三、五定期更新，欢迎大家持续关注！

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